当前，制造业数字化转型已进入深水区，但数据治理水平不足正成为制约行业高质量发展的突出瓶颈。
调查显示，超过60%的制造业企业面临数据采集不准确、格式混乱、应用场景脱节等共性问题，严重影响了智能制造的推进效率。
这一现象的背后，是传统制造业长期存在的"重硬件轻数据"发展模式所致。
多数企业在信息化建设过程中，缺乏统一的数据标准体系，各业务系统间形成数据孤岛"，加之专业人才储备不足，导致数据价值难以充分释放。
国家工业信息安全发展研究中心专家指出，随着人工智能技术深度应用，数据质量已成为决定模型效能的关键变量。
江苏省此次出台的指引具有鲜明的实践导向。
文件创新性地采用"三阶六环"框架设计：将实施路径划分为入门、基础、进阶三个梯度，覆盖从数据采集到增强的全生命周期管理。
特别是在数据标注、特征工程等关键技术环节，提供了详细的技术选型建议和工具清单。
省工信厅相关负责人表示，这种分层分类的指导方式，可有效适配不同规模企业的差异化需求。
值得关注的是，指引特别针对中小企业设置了专项解决方案。
通过提炼31个典型应用场景的最佳实践，帮助企业规避"重复造轮子"的研发风险。
以某机械制造企业为例，通过参照指引实施数据标准化改造后，其设备故障预测准确率提升27%，维护成本降低近四成。
业内专家普遍认为，该指引的出台将产生多重积极影响。
短期看，有助于缓解企业数字化转型中的"阵痛"；中长期则能促进产业链上下游的数据互联互通，为培育工业互联网生态奠定基础。
中国信通院最新研究预测，到2026年，规范化的数据治理有望为江苏制造业带来超千亿元的增值效益。
数据是新时代的"石油"，而数据治理则是开采和精炼这种资源的关键技术。
江苏此次发布的制造业数据治理指引，为全省企业提供了一份实用的"操作手册"，有助于破解长期困扰制造业的数据质量难题。
更重要的是，这份指引体现了一种新的发展理念：将数据治理与人工智能应用紧密结合，以场景需求驱动数据治理工作，形成"数据—治理—应用—价值"的良性循环。
随着越来越多的制造业企业按照指引要求系统推进数据治理，江苏制造业的人工智能应用必将迎来新的发展阶段，为产业转型升级注入新的动力。